大数据背景下的人力资源管理论文_余凌

大数据背景下的人力资源管理论文_余凌

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摘要:大数据的产生对企业的生存和发展起到了颠覆性的影响作用。传统的人力资源管理已经难以适应企业的发展需求,因此必须要对其进行变革和优化,以全面服务于企业在大数据背景下发展战略的需要。在大数据背景下,企业人力资源管理变革显得势在必行,但是其面临的阻力依旧较大,因此直接影响了企业的生存和发展。所以,全面顺应大数据的发展趋势实现人力资源管理的顺利变革成为企业的重要诉求。鉴于此,本文主要分析大数据背景下的人力资源管理。

关键词:大数据;人力资源;管理

1、大数据的概念

随着信息时代的发展,大数据成为这个时代的一个特征。大数据通常是指用来描述和定义信息爆炸时代所产生的无法用人工,在合理时间内获得并被整理成人们所需要的信息的海量数据。大数据有4V特点,即Volume(大量)、Velocity(高速产生)、Variety(多样性)、Veracity(真实性)。根据美国互联网数据中心的显示,互联网上的数据每年将增长50%,两年就可以翻一番,海量数据在近几年内高速产生。在大数据时代,企业迫切需要能够理解、运用数据的高素质人才,而人力资源管理作为企业的人才引进、培训、考核部门不能置身事外。将“大数据”思想应用于企业的人力资源管理中,帮助企业相关部门合理有效的做出人力资源管理决策,利用大数据思想的价值推动人力资源管理的革新,提高人力资源的管理效率。

2、大数据时代对企业人力资源管理的影响分析

社会经济与科学技术的共同发展促进了社会体制的不断完善,使得企业之间的竞争变得越来越激烈,同时,人才储备在企业竞争中的重要性开始逐渐凸显出来。当前阶段,企业人力资源管理能力已经成为核心竞争力的重要组成部分。因此,为了保障企业持续稳定的发展,必须对管理模式以及管理方法进行有效的创新,为企业的发展铺平道路。

在大数据时代背景下,企业的人力资源管理更加强调了信息化建设,这就要求企业将自身内部的各种数据信息化,通过对相关数据的利用实现对人力资源的高效管理。这就是当前阶段企业人力资源管理的必然发展趋势。因此,大数据时代的到来虽然为企业的发展带来了一定的机遇,但是也为企业带来了不小的挑战。数据的信息化虽然可以极大地提升人力资源的管理效率,但是互联网较强的开放性也对数据信息的安全管理带来了一定的风险,因此,在实际工作的过程中,要加强对互联网安全管理。

3、大数据背景下的人力资源管理

3.1、大数据与企业招聘

利用大数据技术进行企业招聘,与传统的企业招聘模式相比,无疑是革命性的进步。在数字化招聘过程中,需要人才本身、用人企业以及人才中介机构紧密结合、环环相扣,进行定量化积累以及利用模型进行数字挖掘,形成一个以人才价值为基础的人才市场。

2013年,IBM花费13亿美元收购Kenexa一个线上的招聘培训机构,它每年开展4000万工作申请者的问卷调查,并基于大数据提供人员特质的分析,纽约时报报道了这一系列成果。借鉴这一实例,我们可以看出,利用大数据的人员素质及行为特征分析,已经能够为我们的人力资源招聘带来了新的变革,使得招聘岗位与应聘者之间实现更加精确的匹配,并大大提升效率。

招聘预测模型的建立有如下要点:(1)在网上申请阶段,通过简历字段对应聘者在学校、学历、专业、学习成绩、培训内容和次数、晋升次数、职位等进行界定和筛选;(2)建立网上测评系统,对应聘者的综合能力素质、个性特征及胜任力等进行量化分析;(3)对数据进行归类、编码,为后续的工作绩效分析及优化招聘流程提供数据支撑;(4)对数据进行分析。如对工作表现和某项简历字段的相关关系进行分析,或应聘者绩效高低分组与简历字段的相关性分析,读出工作绩效与简历字段哪些项目具有高相关性,以决定录取率和淘汰率。

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3.2、大数据与岗位选拔

任何一种选拔,其本质的要求是候选者与目标岗位胜任力要求的匹配度。也就是说,匹配度越高,被选中的概率越高。在传统的人力资源管理过程中,岗位选拔的匹配大多是非常模糊、量化的程度不够,都是基于上级主管主观感觉以及个人经验和判断力对下级员工进行选拔晋升。但在大数据时代的岗位选拔,企业可以搭建一个相对可靠性较高的选拔匹配平台。在这个选拔匹配平台的前台是对于目标岗位的系统描述,以及候选者应该具备的各项胜任力的素质要求。选拔匹配平台的后台是候选者的各项能力素质指标,按照目标岗位的胜任力维度进行分解展现。进而,可以直观地观察候选者的胜任力与目标岗位的胜任力要求的匹配情况,会极大提高选拔的精度与效率。

3.3、大数据与员工培训

对员工进行培训,是企业提升员工工作能力的必要手段。越来越多的企业建立了较为完备的培训体系,但是,“培训—运用—评估”整个过程的持续性比较差,而培训的针对性更是无从谈起。大数据时代的人员培训,员工将会更加广泛地运用信息化设备进行学习培训。企业则可以通过对海量数据的分析处理,辨别出每个员工的学习行为和学习模式,从而为每个员工量身定制出相应的培训课程。目前,大型开发式网络课程(MOOC)在国内外教育和企业培训领域中逐渐发展起来,它以免费开放、在线作业和测试、注重反馈、团队学习等特点能够激发员工学习的兴趣,进行个体有针对性的服务,提高培训学习的积极性,增进培训效果。这一新兴在线学习平台颠覆了传统的教育模式,打破了大学围墙。

2013年,中国金融培训中心和中国银联培训中心成功开展“银行卡从业人员专业认证”培训,采用“个人学习+团队学习”的MOOC模式认证培训。大数据时代的员工培训,借助网络平台持续记录个体学习行为的数据,如学习的知识点,学习的时间等等数据,从而帮助可以找到员工的培训需求以及喜欢的学习方式等,并且预测个体在未来能力的提升点。

3.4、大数据与薪酬、绩效管理

在人力资源薪酬和绩效管理过程中,搭建大数据信息化平台,建立信息化平台后,引入先进的IT技术,利用大数据强大的获取和处理数据的能力,将企业每个员工每天的工作量以及具体的工作内容和完成情况都做到详细的记录,利用云计算处理技术对这些数据进行分析处理,结合企业的薪酬绩效标准,自动生成员工工作考核结果以及工资。

目前,云平台就是这方面的一个创新的例子,让管理者从繁杂数据中走出来,借助信息化平台快速精准地处理这些数据,人力资源管理者只需要把关键数据提炼出来,进行定量分析,提升管理效率与水平,使得管理更加科学化。

总之,人力资源管理工作是企业生存和发展的关键工作,良好的人力资源管理质量不仅能够提升企业整体的生产和经营水平,而且对于促进企业的长远发展也具有十分积极的作用。因此,在大数据时代发展的背景之下,人力资源管理也迎来了全新的发展契机,传统的人力资源管理模式也逐渐显现出了诸多的缺陷和弊端。因此,深入分析大数据给人力资源管理带来的变革,对于促进人力资源管理质量的提升,具有十分积极的理论和现实意义。

参考文献

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[5]刘贝.探索大数据背景下人力资源管理的创新与变革[J].新经济,2015,(17):87.

论文作者:余凌

论文发表刊物:《基层建设》2017年第33期

论文发表时间:2018/1/31

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